A case study of online DVD sales

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1 Academia. Revista Latinoamericana de Administración ISSN: Consejo Latinoamericano de Escuelas de Administración Organismo Internacional de Haro, Guillermo; Sainz, Jorge; Somalo, Ignacio La Long Tail en España: estudio de un caso de venta online de DVD Academia. Revista Latinoamericana de Administración, núm. 49, 2012, pp Consejo Latinoamericano de Escuelas de Administración Bogotá, Organismo Internacional Disponible en: Cómo citar el artículo Número completo Más información del artículo Página de la revista en redalyc.org Sistema de Información Científica Red de Revistas Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal Proyecto académico sin fines de lucro, desarrollado bajo la iniciativa de acceso abierto

2 Academia, Revista Latinoamericana de Administración, 49, 2012, Copyright 2012 de Cladea, La Long Tail en España: estudio de un caso de venta online de DVD Long Tail in Spain: A case study of online DVD sales Guillermo de Haro Universidad Rey Juan Carlos I, Madrid, España guillermo.deharo@urjc.es Jorge Sainz Universidad Rey Juan Carlos I, Madrid, España jorge.sainz@urjc.es Ignacio Somalo IE Business School, Madrid, España isomalo@profesor.ie.edu Resumen La supuesta existencia de la economía de la Long Tail, definida por Anderson como aquella donde la demanda de productos no superventas es mayor que la de estos, ha generado gran controversia. Para esta las reglas tradicionales como Pareto (80/20) o la economía de las superventas de Rosen se han quedado obsoletas. Mientras que parte de la literatura apoya este cambio, otros autores cuestionan importantes puntos del análisis. Nuestro estudio intenta arrojar luz sobre el fenómeno Long Tail, siendo uno de los pocos trabajos realizados fuera de los Estados Unidos, con datos de una empresa española líder en comercio electrónico. Palabras clave: Long Tail, comercio electrónico, blockbusters, DVD. Abstract The existence of what is known as The Long Tail Economy, where according to Anderson the demand of non-blockbuster products is more ample than the blockbuster market, has generated controversy in predicting the obsolescence of Pareto (80/20 rule) and Rosen (Superstars Theory). While part of the recent literature supports those claims, a growing number of authors cast some doubts. This study attempts to shed light on the Long Tail phenomenon outside of the US using data from a leading Spanish e-commerce firm. Key words: Long Tail, e-commerce, blockbusters, DVD. consejo latinoamericano de escuelas de administración, cladea 45

3 La Long Tail en España: estudio de un caso de venta online de DVD 1. Introducción La aparición de Internet ha afectado todos los ámbitos y sectores de la actividad económica, pero probablemente ha sido en el sector de la distribución comercial uno de los que ha experimentado cambios más visibles. Se ha modificado su cadena de valor y han aparecido empresas con planteamientos comerciales radicalmente distintos a los existentes que les han servido para conseguir importantes cuotas de mercado, modificándose de forma paralela la manera de actuar de sus clientes. Uno de los aspectos de la distribución comercial por Internet más discutidos en la literatura reciente ha sido lo que Anderson (2006) denominó Long Tail, y que plantea que las ventas por Internet, y por otras plataformas, han transformado la actuación de los consumidores, que ahora pasan a decidir entre un espectro más amplio de productos. Esto implica un cambio en su demanda ya que, como apuntan Hodkinson y Keil (1996), Chiang (2006), Elberse y Oberholzer-Gee (2007), Verkasalo (2009), Kuksov y Villas-Boas (2010) y Elberse (2010), no tienen su elección reducida a las existencias de la tiendas físicas y pueden decidir entre más productos que les son servidos directamente en su casa. La literatura sobre la materia se refiere sobre todo al mercado estadounidense, existiendo una importante falta de referencias sobre otros países, especialmente de aquellos con menor penetración de Internet. Este estudio intenta completar la literatura en ese sentido, añadiendo diferentes metodologías provenientes de otras áreas de la economía para tratar de cuantificar mejor el fenómeno. Los datos provienen del principal e-retailer de DVD en España, lo que nos permite analizar con cierto rigor y garantías la existencia o no de Long Tail en las diversas categorías de su catálogo de productos, ampliando así también el conocimiento que se tiene sobre la gestión del catálogo o surtido de tiendas online, para su posterior explotación. 2. Revisión de la literatura La distribución comercial ha experimentado un sensible cambio debido a Internet y las nuevas plataformas, siendo el fenómeno Long Tail uno de los aspectos más relevantes en ese cambio (Peres, Mahajan y Muller, 2010). La creación y la generalización del término Long Tail se debe a Anderson (2004 y 2006), aunque las ventajas del aumento de la variedad de productos sobre los consumidores ya habían sido analizadas por la literatura, desde el artículo seminal de Baumol e Ide (1956). En ellos se señala que cuánto mayor sea el número de opciones el consumidor tendrá más posibilidades de obtener un artículo que le satisfaga, lo que será tanto más eficiente cuánto menores sean los costos de búsqueda (Ratner, Kahn y Kahneman, 1999). En contra de lo que podría parecer, el precio no siempre es determinante. Stiglitz (1989) demuestra que el efecto en las ventas de los descensos en el precio de los bienes en los mercados físicos es pequeño. Esto se debe a que la información es imperfecta (es decir, los agentes del mercado no son capaces de conocer con rapidez el efecto de un cambio de los precios), y solo a través de la publicidad se puede revertir, en parte, el fenómeno. En cambio, una subida de precios sí afecta rápidamente a todos los clientes que compran en esa tienda, lo que reducirá con celeridad sus ventas. En los mercados electrónicos el efecto es distinto. Los costos de adquirir información son menores, lo que modifica la actitud de los consumidores (Hodkinson y Keil, 1996). En términos económicos lo que se produce es una reducción de la pendiente de su curva de demanda que además, como señalan Chevalier y Gooldsbee (2003), puede pasar a estimarse ya que este tipo de comercio deja una gran trazabilidad de registros, lo que permite hacer una aproximación estadística del comportamiento de los clientes, obteniendo de este modo proxies de número de ventas en función de los distintos datos ya existentes. Este factor es especialmente interesante en situaciones donde se busca el Long Tail, ya que permite analizar la sensibilidad de la demanda con respecto al precio en función de factores como la situación en la curva del producto y de la dispersión del precio entre los distintos competidores (Baye, Morgan y Scholten, 2004), lo que ayudará a inferir su estructura, como demuestran Ghose y Gu (2006). 46 Academia, revista latinoamericana de administración, 49, 2012

4 De Haro, Sainz y Somalo Los motivos de este comportamiento pueden ser variados. Brynjolfsson, Hu y Smith (2006) lo atribuyen a la existencia de herramientas que facilitan el descubrimiento de los distintos productos a través de una búsqueda activa o pasiva 1. Chiang (2006) señala que esos instrumentos de búsqueda son clave para facilitar el comercio en sistemas cuando existen muchas referencias, como pueden ser el caso de libros, música, películas o juegos de ordenador. De hecho, Tucker y Zhang (2007) señalan que, en el largo plazo, el efecto puede ser la concentración de las ventas en unos pocos proveedores, lo que llevará a que la curva se haga todavía más larga al concentrarse todas las ventas raras o de nicho en una única tienda. El resultado en cualquier caso es que la tradicional regla de Pareto (el 80% de las ventas las generan el 20% de los productos) ya no sería válida, dejando las ventas de estar concentradas (gráfico 1). 1 Este resultado se produce también en otras plataformas de comercialización, como pueden ser las de apps para smartphones, como señala Verkasalo (2009). 0, Gráfico 2. Distribución Long Tail A estos efectos de primer orden se unen los de segundo orden que se originan en la demanda ya que también cambia el comportamiento del consumidor. El cuadro 1, derivado a partir de Brynjolfsson et al. (2006), resume estos efectos. Cuadro 1. Efectos de la Long Tail Gráfico 1. Distribución de Pareto Sin embargo, el gráfico 2 muestra la misma distribución para lo que se podría considerar Long Tail. La simulación que se muestra en ese caso utiliza los parámetros encontrados por Brynjolfsson, Hu y Simester (2007) para Amazon, donde el 20% de los productos más vendidos aportan por debajo del 69% de la recaudación, y apunta una tendencia que, como indican Tucker y Zhang (2007), es a la baja 2. 1 Entendemos por activa, la búsqueda que se realiza conscientemente, poniendo las palabras en el buscador, etc. La pasiva es la que ocurre cuando a la vez que consultamos un producto se nos ofrece otro relacionado, fundamentalmente recomendaciones y paquetes de venta conjunta en forma de oferta. 2 Estas simulaciones están realizadas con el software de SOCR de la Universidad de California, Los Ángeles. Sin ánimo de entrar en detalles, la función de una distribución de Pareto es: Oferta Demanda Primer orden Costo: Almacenamiento virtual, producción a medida, entrega electrónica Beneficio: Agregación de los consumidores Activo: Herramientas de búsqueda y muestreo Pasivo: Sistemas de recomendaciones, escaparates virtuales dinámicos Combinación: Recomendaciones de usuarios, comunidades online Fuente: Brynjolfsson et al. (2006). k m ( ) = f x; kx, k x m x x k m. +1 x for Segundo orden Incentivos para desarrollar nuevos productos Reestructuración de las estrategias de marketing Nuevos intermediarios y estructuras en el sector Cambios en los gustos y patrones de demandas de los consumidores debido a la existencia de nuevos productos Acogida positiva en los nichos de consumo Cambio cultural debido al acceso a nuevas fuentes de información La Ley de Zipf es, a grandes rasgos, la versión discreta de la misma función. En cualquier caso, todas estas distribuciones son leyes potenciales, donde la función polinómica define la función de distribución. consejo latinoamericano de escuelas de administración, cladea 47

5 La Long Tail en España: estudio de un caso de venta online de DVD Puede parecer que este resultado es el fin de lo que Rosen (1981) denominó en su artículo del American Economic Review, The Economics of Superstars, señalando que las nuevas tecnologías y la difusión de los productos intelectuales y culturales estaban haciendo que los consumidores se centrasen exclusivamente en productos superventas o de máxima calidad, dejando los productos más de nicho, menos de masas o de menor calidad, fuera del mercado. Dicho de otra forma, los consumidores no se conformarían con nada que no fuese lo mejor si pueden elegir, y elegir es posible con las nuevas tecnologías. Elberse y Oberholzer-Gee (2007) señalan, sin embargo, que ambos resultados no son incompatibles. A través del estudio de las datos de ventas de videos durante cinco años, obtenidos de Nielsen, y controlando los cambios en la tendencia, obtienen que el número de títulos en la cola se duplica, pero con dos peculiaridades; por un lado, la mayor parte de los títulos no consiguen ninguna venta y, por otro, la mayor parte de las ventas se concentran en unas pocas referencias. Elberse (2008) refuerza esta hipótesis. Analizando datos de Quickflix sus resultados se ajustan al planteamiento de Frank y Cook (1995); debido a los nuevos medios de comunicación, con costos marginales en la producción casi nulos, la sociedad convergerá en gustos, haciendo que la comercialización se ubique exclusivamente en aquellas creaciones que tengan un mayor talento. En este caso no se van a producir los cambios en la forma de la distribución, ya que la escasez de talento no es sustituta de la abundancia de talento. En otras palabras, aunque los individuos puedan disfrutar de cualquier tipo de producto, solo querrán disfrutar de aquellos que les aporten mayor utilidad, normalmente de mayor calidad. Y entre esa calidad está la posibilidad de poder disponer de la máxima amplitud de catálogo. Este aspecto se refuerza en el estudio de Goel, Broder, Gabrilovich y Pang (2010), que encuentran que la existencia de catálogos amplios se refuerza con sistemas eficientes de búsqueda al proporcionar a los clientes la ventaja de la variedad y la fidelización por la satisfacción de encontrar el producto deseado en cada ocasión. Por el contrario, Gourville y Soman (2005) y Kuksov y Villas-Boas (2010), señalan que el incremento en el número de productos o de sus gamas puede tener un efecto negativo a la hora de generar ventas. Por lo tanto, el hecho de que haya un mayor número de bienes entre los que elegir puede ser contraproducente. Sin embargo, y en contra de lo que se pueda deducir a priori de la afirmación anterior, este efecto tiene un límite. Como el propio análisis de Kuksov y Villas-Boas (2010) apunta, la oferta de un número limitado de productos tampoco satisface a los clientes, ya que estos valoran la diversidad. De todo lo anterior podemos deducir que la oferta tiene que ser suficiente, siendo especialmente necesarios los instrumentos que sirvan para facilitar la selección y la compra de los individuos. El resultado de Elberse (2008) es categórico en este sentido: la larga cola se incrementa, pero también se hace más plana. Además la autora señala que parte de este cambio se debe también a la presencia de la piratería 3, la cual ha influido notablemente en la distribución de los bienes intelectuales. El resultado son recomendaciones para los comerciantes que señalan la importancia de las ventas de Blockbusters 4 y la relevancia de mantener los costos bajos en el posicionamiento de nicho, por lo que el posicionamiento debe realizarse en esos productos que concentran las ventas. En cualquier caso, la comercialización de los productos en la Long Tail debería realizarse a través de Internet debido a la necesidad de controlar los costos de esa distribución. Nuestro análisis trata de arrojar luz sobre cuál de los distintos enfoques se corresponde con la situación del comercio electrónico en España, tratando de aportar a la literatura del comercio electrónico información adicional sobre si el efecto Long Tail es generalizado o sólo se concentra en unos pocos servicios. 3 Entendida como la copia o distribución de contenido sin pagar a propietarios de sus derechos intelectuales. 4 Término con el que se denomina comúnmente a las superventas en la industria del ocio y del entretenimiento, ya sean películas cinematográficas, libros o música. 48 Academia, revista latinoamericana de administración, 49, 2012

6 De Haro, Sainz y Somalo 3. Modelo de investigación La literatura sobre Long Tail no pone en duda la existencia del fenómeno, pero los análisis se refieren principalmente al mercado de Estados Unidos. En nuestra búsqueda no hemos encontrado ninguna referencia fuera de empresas americanas como Amazon, o similares, una sola referencia europea y ninguna para Latinoamérica. Por lo tanto, nuestro primer objetivo será aportar evidencias de su posible existencia en el mercado español, mucho menos evolucionado que el americano o el de otros países. Para ello generaremos los parámetros de la distribución de su demanda como plantean Chevalier y Goolsbee (2003) y, siguiendo el trabajo de Brynjolfsson et al. (2006), analizaremos el histórico de ventas de una de las principales y más veteranas tiendas online de DVD, algo que no se había realizado hasta ahora. Por otro lado, nuestro análisis estará dirigido a detectar las diferencias que existan dentro del catálogo de un mismo comerciante en cuanto a la existencia o no del Long Tail. A continuación trataremos de verificar si el fenómeno se presenta en las compras de todos los productos del comerciante, independientemente de si son aquellos en los que está especializado o no. Para ello se analizará una tienda fuertemente especializada en un tipo de producto (DVD) pero que cuenta entre su oferta con otros productos relacionados con el principal, de una manera más o menos cercana, y que la empresa añade a su catálogo para complementar su oferta de cara a sus clientes. Esta hipótesis parece subyacer en los trabajos de Brynjolfsson, Hu y Smith (2003) y en Oestreicher-Singer y Sundararajan (2006) sobre Long Tail al analizar algunas de las principales empresas de e-commerce estadounidenses (Amazon, Netflix y Rhapsody). Es importante destacar que no se pretende atenuar la importancia de otros factores clave de éxito que aparecen en la literatura como son por ejemplo, un adecuado planteamiento competitivo acorde con el nuevo entorno tecnológico, la gestión de la tecnología o la gestión del cambio organizacional en proyectos de los denominados Brick & Click 5. Por el contrario, el objetivo es focalizarse en aquellos aspectos relevantes para conseguir desarrollar con éxito un negocio de venta a través de la red. La validación de la Long Tail en la literatura se ha realizado a través de la estimación de la función demanda, siguiendo la metodología empleada en el artículo seminal de Goolsbee (1999). Para enriquecer el análisis se van a presentar otras medidas adicionales de desigualdad, algunas ya utilizadas, como el coeficiente de Gini, empleada en Chevalier y Goolsbee (2003) y otras aplicadas por primera vez, como el índice de Theil o la estimación de la función de Pareto. A través de ellas se pretende ver la distribución que tienen las ventas en la tienda y la importancia que tiene el fondo del catálogo según la categoría. 4. Análisis de datos Los datos que se van a utilizar provienen de la empresa líder el acuerdo de confidencialidad firmado con la empresa nos impide revelar su nombre aunque ha aportado los datos cuantitativos necesarios para esta investigación en la distribución de DVD online en España, con unas visitas auditadas por Nielsen (diciembre, 2007) de usuarios únicos al mes. Cuenta con una cuota de mercado del 4,2% (datos semana 7, 2008) en el total mercado retail DVD según se desprende de un estudio de GFK. Aunque no existen datos del total de mercado online de estos productos, la propia empresa considera que cuenta con más de 50% de cuota de mercado en el canal online, el único que utiliza. Sus principales competidores no son empresas especializadas en la distribución de este tipo de productos, sino generalistas que entre sus productos de ocio ofrecen cine (fundamentalmente El Corte Inglés y FNAC). 5 Término referido a negocios que combinan offline y online. Brick por Brick & Mortar, ladrillos y cemento, término usado para referirse a negocios tradicionales en la época de gran crecimiento de los negocios de Internet, los denominados.com o empresas del click. Peres et al. (2010) presentan una amplia revisión de la literatura en esos aspectos. consejo latinoamericano de escuelas de administración, cladea 49

7 La Long Tail en España: estudio de un caso de venta online de DVD Los datos comprenden las ventas para todas las referencias de la tienda desde el 1 de enero del año 2001 hasta el 30 de junio del En total son productos de los que se tienen datos de las unidades vendidas, el precio medio de venta, el título del producto, la categoría y el código de barras. Este número es especialmente interesante ya que es único para cada uno de los productos, y nos sirve para diferenciar aspectos tan similares como ediciones especiales de los DVD normales dentro de un mismo título. La primera fila del cuadro 2 presenta los principales datos de la muestra. A pesar de que la mayor parte de los productos comercializados son lo que denominamos cine, estos no se refieren solo a películas, sino que incluyen también series, un producto en fuerte crecimiento en los últimos años. Los DVD culturales también se consideran por separado, e incluyen tanto documentales como sistemas de aprendizaje (idiomas, mantenimiento físico, bricolaje, etc.) como los productos de educación infantil. Los CD de música, cuyo catálogo está formado fundamentalmente por bandas sonoras, también se consideran por separado. Una relación similar es la que existe con los libros, que en su mayor parte se refieren a títulos que sirven de base para películas o aquellos que están vinculados a la historia del cine. También diferenciamos los cómics, que desde su eclosión en el mundo del cine a través de Marvel, han incrementado su distribución. En los últimos años también se han incluido los videojuegos para consola, muchos de ellos de lanzamiento simultáneo a las propias películas, aunque el catálogo, al igual que el de los libros, no es comparativamente muy amplio. Con el fin de diversificar el negocio y completar la oferta a los usuarios, la dirección decidió incluir ofertas en equipos de reproducción y sistemas de sonido de alta calidad. La inclusión de los nuevos formatos de alta definición (HD, Blue Ray y UMD) hizo que decidiese contabilizarlos como categoría diferenciada, ya que el perfil del consumidor es distinto, aunque el planteamiento, según indican conversaciones con la dirección, es incluirlos conjuntamente a medida que se vayan generalizando. Cuadro 2. Estadísticos descriptivos de la muestra del comerciante de DVD Variable Obs. Media Std. Dev. Mín. Máx. Totales 22,126 37,37 68,86 1 3,497 Cine 15,087 50,15 71,25 1 1,469 Cultura 1,226 15,85 26, Música 1,095 5,46 39,52 1 1,289 Libros 75 6,36 8, Juegos 195 9,75 10, Accesorios y equipos 4,523 9,50 62,94 1 3,497 Nuevos formatos ,03 31, Adultos 3,831 6,81 14, Merchandising 165 7,41 11, Otra categoría que se incluye es el merchandising, que comprende productos asociados a las películas como pósteres, fotos de actores y, especialmente en las películas épicas, figuras a escala de los personajes o complementos utilizados por los actores. Por último, se considera también en una categoría por separado, el cine para adultos, que es una de las más demandadas, pero que se quiere diferenciar del catálogo general por sus características, como la alta sustituibilidad entre títulos. Las filas 2 a la 10 del cuadro 2 reflejan los principales datos de la muestra, divididos en esas categorías. El primer análisis de estos datos muestra cómo existe una importante diferencia en la cantidad de productos entre la categoría principal (cine) y el resto. Especialmente significativa es la diferencia entre los DVD en sus distintos formatos (cine, culturales o adultos) y los demás productos, donde el catálogo es mucho menor. Esto se debe a la especialización del comercio que estamos analizando. Una primera aproximación al comportamiento de las ventas la podemos realizar por medio de la desviación típica de las mismas, que nos dirá si existe mucha diferencia entre los productos más vendidos y los menos vendidos. Como se puede ver en el cuadro 2, el cine es el más concentrado, mientras que sorpresivamente accesorios y equipos se sitúa en segundo lugar. Analizados los microdatos, el resultado se explica por el sesgo que existe entre los productos más vendidos de esta categoría, fundamentalmente DVD vírgenes, y el resto de artículos. 50 Academia, revista latinoamericana de administración, 49, 2012

8 De Haro, Sainz y Somalo Por el contrario, la categoría de documentales y adultos parecen mostrar una variabilidad mucho menor, que viene explicada en parte porque los productos en ningún caso son blockbusters, sino que su distribución es bastante uniforme, siendo, como hemos señalado, altamente sustitutivos entre sí. Todos estos datos corroboran nuestra afirmación inicial de que se trata de una tienda especializada en cine en formato DVD, característica que a su vez es su principal diferencia con sus competidoras. 4.1 Estimación de la curva de demanda Nuestro objetivo siguiente es establecer una función de demanda para nuestro comercio online. Chevalier y Goolsbee (2003) muestran la relación entre la clasificación del producto (lo que Amazon denomina Sales Rank o simplemente Rank) y la propia demanda del producto. Esta relación se establece a través de una distribución de Pareto. Goolsbee (1999) señala que la distribución se comporta como una ley potencial definida de la siguiente forma: k Pr( s> S)= S q (1) Es decir, la probabilidad de que el evento s esté por encima de un nivel S está en función de dos parámetros de la distribución: k, que es un parámetro que indica el total de eventos posibles en la distribución y el parámetro q que representa la frecuencia relativa de las observaciones. Este parámetro es de singular importancia ya que representa la frecuencia de ventas de una referencia de DVD en concreto. Cualquier estimación de q por encima de 1 en términos absolutos nos indica que la distribución se incrementa exponencialmente, dicho de otra forma, se incrementan el número de referencias con ventas dando lugar a la Long Tail, mientras que si está por debajo señala que decrece, se reduce el número de DVD con un número relevante de ventas, siendo q = 1 el caso donde la función es lineal. Si consideramos qué porcentaje de artículos que tiene un número de ventas por encima de un DVD dado, para un número suficientemente grande de artículos, la probabilidad de que las ventas de ese artículo pueda estar por un encima de un nivel (Rank) se puede expresar matemáticamente de la siguiente forma: ( ) Rank k = Total art ulos S Si tomamos logaritmos tenemos: θ ( ) ( )= ( ) ( ) (2) ln Rank ln Total art ulos θln k θ ln S (3) Si agrupamos todos los términos constantes en la derecha: ln( Rank)= ln Total art ulos + θln( k) θln( S) (4) Chevalier y Goolsbee (2003) señalan que S representa las ventas de productos correspondientes a una clasificación determinada y demuestran que el término entre corchetes se comporta como una constante (que vamos a denominar α) con lo que podemos obtener: ln( Rank)= a q ln( Ventas) (5) Este tipo de especificación, como señalan Brynjolfsson et al. (2003), se puede reorganizar para proporcionarnos una ecuación simple que sirve para estimar la siguiente distribución logarítmica-lineal donde las ventas (la demanda) se producen en función del ranking que el producto ocupa en el catálogo: ln( Ventas)= a+ qln( Rank)+ e (6) Donde e es el término de error ortogonal ln(rank), cumpliendo todas las propiedades de los mínimos cuadrados ordinarios y a, que es una constante. Las estimaciones obtenidas por nuestro análisis se muestran en el cuadro 3, y son consistentes con los obtenidos por Chevalier y Goolsbee (2003) y Brynjolfsson et al. (2003) para las librerías Amazon y Barnes & Noble. Sus valores para el término indepen- consejo latinoamericano de escuelas de administración, cladea 51

9 La Long Tail en España: estudio de un caso de venta online de DVD diente se sitúan en el 14,46 y el 10,53, mientras que la pendiente pasa a ser 1,49 y 1,15 respectivamente 6. En todas las estimaciones, el R 2 es muy elevado algo que nos ocurre también en nuestro caso y de igual modo los coeficientes son significativos. Esos datos, como señalan Oestreicher-Singer y Sundararajan (2006), son consistentes con independencia del tiempo y lo que nos indican es la existencia, o no, del comportamiento específico de la distribución. Cuadro 3. Resultados de la estimación de los parámetros a y q a través de MCO Variable a q R 2 Totales 13,80* -1,24* 0,87 Cine 12,68* -1,10* 0,83 Cultura 9,31* -1,20* 0,83 Música 6,61* -0,95* 0,95 Libros 4,65* -0,97* 0,85 Juegos 4,94* -0,74* 0,74 Accesorios y equipos 6,63* -0,71* 0,66 Nuevos formatos 7,39* -1,02* 0,82 Adultos 8,59* -1,02* 0,92 Merchandising 5,67* -1,03* 0,91 * Significativos al 99%. Otro aporte relevante es la diferenciación entre los productos en los que la tienda está especializada, en general todos aquellos vinculados con el cine, que presentan un coeficiente mayor que la unidad y por lo tanto presentan comportamiento Long Tail, y el resto de coeficientes provenientes de categorías complementarias como libros, bandas sonoras o juegos, donde el coeficiente es menor que la unidad, lo que hace que su comportamiento no sea Long Tail, y por lo tanto concentre sus ventas en unos pocos productos. El único caso que se puede considerar distinto es el de equipos, donde la empresa no está especializada. El análisis detallado de los productos nos hace ver que la mayor concentración se debe a la venta de DVD vírgenes. Las compras en el resto de productos están muy diseminadas. 6 En el segundo caso el número real obtenido es 0.871, sin embargo, hay que tener en cuenta que para que el número sea equivalente hay que transformarlo realizando la operación 1/q lo que nos daría un resultado de 1,15, similar a los obtenidos anteriores y que es el que se presenta Estimación de la función de Pareto Partiendo de los datos obtenidos en el apartado anterior, a continuación se tratará de estimar cuál es el comportamiento que tiene un nivel determinado de clasificación de productos, es decir, qué porcentaje de ventas se genera a partir de un nivel dado de producto. Con ello intentaremos comprobar si se sigue verificando la máxima del 80% de las ventas producida por el 20% de los productos, o hasta qué punto estamos alejados de estos números. Para ello solo habría que utilizar la función de densidad de la distribución de Pareto: n q atdt ( q+ 1) ( q+ 1) x n x r( x, n )= = x ( q+ 1) q n 1 atdt 1 (7) La estimación de esta fórmula a partir de los datos anteriores es inmediata y a través de ella podemos ver qué porcentaje de títulos generan qué cuantía de ventas y que se muestra en el cuadro 4. Cuadro 4. Porcentaje de ventas de DVD que generan cada categoría Variable a q Ventas Totales 22,126-1,24 4,70% Cine 15,087-1,10 10,80% Cultura 1,226-1,20 12,07% Música 1,095-0,95 26,19% Libros 75-0,97 38,80% Juegos 195-0,74 45,83% Accesorios y equipos 4,523-0,71 40,85% Nuevos formatos 401-1,02 25,68% Adultos 3,831-1,02 18,23% Merchandising 165-1,03 29,88% En concreto podemos ver que las ventas parecen en todos los casos lo suficientemente poco concentradas para que, no existiendo Long Tail en su sentido más estricto, tampoco podamos negar que el fenómeno merece la atención de los gestores de comercios digitales. En este sentido podemos concluir, y en la línea de Elberse (2008, 2010), que el fenómeno en el mercado español sí que es relevante, pese a ello, no debe ser considerado como la única realidad de la comercialización en mercados online. 52 Academia, revista latinoamericana de administración, 49, 2012

10 De Haro, Sainz y Somalo 4.3. Índices de desigualdad, Gini y Theil En este epígrafe realizaremos una última evaluación de la dispersión de las ventas a través de la utilización de medidas que, aunque generalmente empleadas en la estimación de las desigualdades de rentas, pueden ser útiles para nuestros propósitos. Mientras que el coeficiente de Gini sí está utilizado en la literatura (Ghose y Gu, 2006; Brynjolfsson et al., 2006), la introducción del índice de Theil es novedosa y presenta debido a las características de nuestros datos ventajas, ya que la suma de sus partes debe ser igual al total (aditabilidad) Coeficiente de Gini El coeficiente de Gini se obtiene a través de la curva de Lorenz. Para obtener esta se ordenan los datos en el eje de ordenadas, desde el menor al mayor, de la variable que se está analizando, mientras que en el eje de abscisas se representa de forma acumulativa el porcentaje que representa cada nivel de la variable sobre el total. Dicho de otra forma, el coeficiente de Gini relaciona la frecuencia acumulada y el tamaño de la curva con una distribución uniforme que se distribuye de forma constante en todos sus puntos. Como puede verse en el gráfico 3, la línea diagonal representa la igualdad perfecta, y cuanto mayor sea la desviación con respecto a la línea, mayor será la desigualdad. 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0 Porcentaje acumulado de la variable Diagonal de igualdad 0,2 0,4 Dos veces esta área es el coeficiente de Gini 0,6 Curva de Lorenz 0,8 Porcentaje acumulado de la población Gráfico 3. Descripción del coeficiente de Gini El coeficiente de Gini es el doble del área que está debajo de la diagonal y por encima de la curva de Lorenz. Sus límites son cero en el caso de igualdad perfecta y uno, en el caso de que un 1,0 producto sea el que realice todas las ventas de una categoría. Existen distintas forma de calcular el coeficiente de Gini, pero todas ellas pasan por aproximar la curva a través de una integral del área entre la diagonal y la curva de Lorenz. En este caso la aproximación se ha realizado a través del paquete estadístico STATA que hace una aproximación polinómica de octavo grado. Teniendo en cuenta que los datos están ordenados de menor a mayor, su formulación matemática será: n ( ), 2i n 1 xi i= 1 g = 2 n m (8) Donde: i es la situación ordinal de la variable, n es el número total de los individuos, x i es el valor de la variable individual y m es la media poblacional. El coeficiente de Gini es una medida que ofrece información completa de la distribución, ya que para su cálculo se tiene en cuenta todos los datos. Es probablemente la medida de desigualdad más utilizada en la literatura económica ya que permite la comparación directa entre dos poblaciones, independientemente de su tamaño. Es decir, podemos comparar la desigualdad entre toda la población y cada una de las categorías que la componen. En contra tiene que los cambios entre ellos no son fáciles de analizar, siendo por tanto más bien una medida estática o que se puede analizar de forma estática Índice de Theil Cada medida de desigualdad tiene cierta lógica en su utilización y depende de sus características que su empleo sea más o menos apropiado en cada circunstancia. La utilización del índice de Theil no se debe a que los métodos que hemos utilizado antes sean incompletos, sino a que su flexibilidad lo hace muy apropiado para complementar el tipo de análisis que estamos realizando. Permite que datos individualizados puedan ser agregados según sus características y que ventajas como la aditabilidad de la función nos facilite ver la contribución de cada una de las categorías al resultado final. consejo latinoamericano de escuelas de administración, cladea 53

11 La Long Tail en España: estudio de un caso de venta online de DVD Para estimar el índice de Theil partimos de la siguiente fórmula: n yp yp T = p n y 1 ln (9) = 1 m my donde n es el número de referencias en el catálogo, y p representa las ventas de un producto determinado p, y m y la media de la categoría. Si cada referencia tiene exactamente el mismo número de ventas, T será igual a cero, o lo que es lo mismo, máxima igualdad y el valor mínimo del índice de Theil. Si una referencia tiene todas las ventas, T será igual a ln n; o dicho de otra forma, la mayor desigualdad posible y el valor máximo del índice. Si la totalidad de los miembros de una población están formados por grupos mutuamente excluyentes, el índice de Theil está formado por dos componentes, el del primer grupo (T g ) y el del segundo (T w ). Matemáticamente: g W T = T + T (10) g g Cuando se utilizan datos agregados (en nuestro caso por categorías) en vez de datos individuales, T g se utiliza como límite inferior de la población del índice de Theil, pudiéndose obtener el índice para cada una de esas categorías de la siguiente forma: T g = m i= 1 pi yi yi P m ln m (11) donde i representa cada una de las categorías, p i representa todos los componentes de la categoría i, P es el total de referencias, y i es la media de las ventas para la categoría i, y m es la venta media en el total del catálogo completo. El límite máximo para T g será ln (P/p i (min)), el logaritmo del total de las referencias dividido por el tamaño de la categoría con menos referencias. El valor máximo se obtiene cuando todas las ventas se realizan en la categoría con menor número de referencias. El principal inconveniente del índice de Theil es que no nos permite comparar los resultados entre dos tiendas, ya que no solo difieren el número de referencias en cada uno de los catálogos sino también los límites de los mismos. Como ventaja principal se resalta que podemos valorar el aporte a la desigualdad del grupo de cada una de las distintas categorías, dependiendo de los distintos niveles de agregación. En el cuadro 5 podemos comparar los resultados para los índices de Gini y Theil. De nuevo no nos atrevemos a afirmar con rotundidad la existencia de Long Tail, pero sí podemos inferir que los resultados en las curvas de demanda y el estudio de las ventas por categoría muestran indicios del fenómeno en algunas de las categorías. Cuadro 5. Medidas de desigualdad de Gini y de Theil para la tienda de DVD Variable Coeficiente de Gini Índice de Theil Totales 0,65 0,82 Cine 0,57 0,60 Cultura 0,64 0,58 Música 0,51 0,45 Libros 0,53 0,56 Juegos 0,55 0,57 Accesorios y equipos 0,69 1,45 Nuevos formatos 0,56 0,64 Adultos 0,62 0,83 Merchandising 0,57 0,64 Revisando los datos obtenidos vemos que en todos los casos aparece un elevado nivel de desigualdad, y por tanto de concentración, ya que el coeficiente de Gini es superior a 0,5. Al incluir Theil podemos complementar este análisis, ya que el coeficiente de Gini no permite estudiar cómo cada una de las categorías contribuye a generar desigualdad sobre el total. Vemos que todas la categorías, excepto equipos (valor de 1,45) y quizás adultos (valor de 0,83) en menor medida, contribuyen de forma muy similar a crear desigualdad. 5. Conclusiones Es evidente que el consumidor con la posibilidad de acceder a Internet ha modificado sus gustos y lo que requiere del comercio que allí utiliza. Ha pasado de ser poco menos que precio 54 Academia, revista latinoamericana de administración, 49, 2012

12 De Haro, Sainz y Somalo y producto aceptante a ganar poder en la relación bilateral con el comerciante. Esto obliga al comerciante a competir no solo mediante precio, sino también mediante surtido de productos, incrementando la oferta que realiza para atraer y fidelizar al cliente. Esta transformación hace que el comerciante pase de tener concentradas sus ventas a tenerlas ahora más dispersas a lo largo de su catálogo, generando que las ventas de productos marginales lleguen a representar una parte importante del total de sus ventas, y dando lugar así a lo que Christiansen denominó Economía Long Tail. Para poder demostrar si existe este comportamiento o similar en España, hemos utilizado los datos de un comercio online especializado en la distribución de DVD. La riqueza de los datos empleados reside en que además de poder construir en ambos casos su curva de demanda, también podemos hacerlo para las distintas categorías que distribuye. Así es posible analizar categorías que están directamente relacionadas con su negocio, y otras incluidas exclusivamente para reforzar su oferta; categorías que son típicas de usuarios intensivos y otras que corresponden a clientes ocasionales. El análisis inicial nos indica que no siempre se produce Long Tail. La tienda solo genera estos resultados en aquellas categorías donde el comercio está especializado o en aquellas categorías que pertenecen a clientes muy intensivos. Este resultado refuerza los obtenidos por Chevalier y Goolsbee (2003), Brynjolfsson et al. (2003), Oestreicher-Singer y Sundararajan (2006), Verkasalo (2009) o Goel et al. (2010), entre otros, al mostrar cómo, en el caso de los comercios online especializados, las ventas no solo no se concentran en un pequeño porcentaje del catálogo sino que tienden a distribuirse de manera más uniforme a través de todas las categorías. Además, completamos dichos estudios al demostrar cómo, en el caso de un distribuidor con distintas categorías de productos, el efecto de la Long Tail sobre las ventas no siempre va a existir en todas las categorías, puede que lo haga solo en aquellas en las que el comercio es especializado, comportándose la curva como un comercio tradicional en el resto. Las implicaciones para la gestión del catálogo son muy importantes, ya que plantean por ejemplo, la posibilidad de que el mantenimiento de la logística de las tiendas puede estar diferenciado según el tipo de producto y las necesidades de los clientes. Este resultado permite sugerir nuevas investigaciones, como el análisis de la desigualdad entre los distintos productos, y el efecto sobre los beneficios de la empresa, la gestión de los productos según categoría y tipo de tienda, un análisis comparativo entre tiendas de sectores diferentes que estamos llevando a cabo en estos momentos, o cómo alcanzar la fidelización de los clientes según el tipo de producto y la adopción tecnológica, entre otras. Guillermo de Haro Es ingeniero superior en Telecomunicación (UPV/EHU), doctor europeo en Organización de Empresas (UPV/EHU), MBA cum laude (IE Business School), experto universitario en Seguridad y Comercio Electrónico (UNED) y máster en Cine, Televisión y Nuevos Medios Interactivos (URJC). Profesor de Economía en URJC, ha trabajado en el IE Business School, en el Munich Business School y ha colaborado con las Universidades de Nebrija y Salamanca. Se ha desempeñado como consultor en Socintec S. A., director de Operaciones en Workcenter SGD, director de Desarrollo Estratégico y Operaciones de Cine Digital en Technicolor Entertainment Services y como emprendedor en los proyectos Avan- Group, E-Strategas o Golfradikal.de. Jorge Sainz Es doctor en Economía (URJC), MBA (Simon School of Business), licenciado en Derecho (UNED) y Economía (Universidad Complutense de Madrid) y uno de los más reconocidos expertos en economía y comercio electrónico de España. Director del Gabinete del Ministro de Educación, Cultura y Deportes de España, ha sido también director general de Comercio Electrónico en Yahoo!Spain, director de Estudios en France Telecom y economista jefe en Intermoney. consejo latinoamericano de escuelas de administración, cladea 55

13 La Long Tail en España: estudio de un caso de venta online de DVD Ignacio Somalo Es doctor en Economía Aplicada (URJC), Executive MBA (IE Business School) y licenciado en Ciencias Económicas (Universidad Complutense de Madrid). Profesor asociado del IE Business School, colaborador habitual de la Universidad de Salamanca y la Universidad Complutense de Madrid. Actualmente es cofundador de Home24x7 y presidente europeo de Alice. com. Ha sido director general de Ecommerce del Grupo Planeta, director general en libro.com, director de consultoría en Teknoland Real Time Team y consultor en Accenture. Miembro de la junta directiva de la Asociación Española de la Economía Digital y presidente de la Comisión de Tiendas Virtuales de la misma. Referencias Anderson, C. (2004). The Long Tail. Wired, octubre, 12.10, disponible en archive/12.10/tail.html. Anderson, C. (2006). The Long Tail: Why the future of business is selling less of more, Barcelona: Hyperion. Baumol, W., & Ide, E. (1956). Variety in retailing. Management Science, 3(1), Baye, M., Morgan, J. & Scholten, P. (2004). Price dispersion in the small and in the large: Evidence from an Internet price comparison site. Journal of Industrial Economics, 52(4), Brynjolfsson, E., Hu, Y., & Simester, D. (2007). Goodbye Pareto Principle, hello Long Tail: The effect of search costs on the concentration of product sales. Working Papers, Massachusetts Institute of Technology, disponible en SSRN: abstract= Brynjolfsson, E., Hu, Y., & Smith, M. (2003). Consumer surplus in the digital economy: Estimating the value of increased product variety at online booksellers. Management Science, 49(11), Brynjolfsson, E., Hu, Y., & Smith, M. (2006). From niches to riches: Anatomy of the Long Tail. MIT Sloan Management Review, 47(4), Chevalier, J., & Goolsbee, A. (2003). Measuring prices and price competition online: Amazon and Barnes & Noble. Quantitative Marketing and Economics, 1(2), Chiang, J. (2006). Clicking instead of walking: Consumers searching for information in the electronic marketplace. ASIS Bulletin, january. Elberse, A. (2008). Should you invest in the Long Tail. Harvard Business Review, 86, Elberse, A. (2010). Bye-bye bundles: The unbundling of music in digital channels. Journal of Marketing, 74, Elberse, A., & Oberholzer-Gee, F. (2007). Superstars and underdogs: An examination of the Long Tail phenomenon in video sales. Marketing Science Institute, 4, Frank, R., & Cook, R. (1995). The winner-take-all society. New York: Martin Kessler Books at The Free Press. Ghose, A., & Gu, B. (2006). Search costs, demand structure and Long Tail in electronic markets: Theory and Evidence. Working Papers No , NET Institute, revised October. Goel, S., Broder, A. Gabrilovich, E., & Pang, B. (2010). Anatomy of the Long Tail: Ordinary people with extraordinary tastes. Proceedings Third ACM International Conference on Web Search and Data Mining, 4-6. Goolsbee, A. (1999). Evidence on the high income laffer curve from six decades of tax reform. Brookings Papers on Economic Activity, 2, Gourville, J., & Soman, D. (2005). Overchoice and assortment type: When and why variety backfires. Marketing Science, 24(3), Hodkinson, C., & Keil, G. (1996). Electronic interactivity in the Australian marketplace: Some observations, issues and predictions. Asia Pacific Advances in Consumer Research, 2, Kuksov, D., & Villas-Boas, M. (2010). When more alternatives lead to less choice. Marketing Science, 29(3), Oestreicher-Singer, G., & Sundararajan, A. (2006). Are digital rights valuable? Theory and evidence from ebook pricing. CeDER Working Paper No Disponible en SSRN: abstract= Academia, revista latinoamericana de administración, 49, 2012

14 De Haro, Sainz y Somalo Peres, R., Mahajan, V., & Muller, E. (2010). Innovation diffusion and new product growth: A critical review and research directions. International Journal of Research in Marketing, 27, Ratner, R., Kahn, R., & Kahneman, D. (1999). Choosing less-preferred experiences for the sake of variety. Journal of Consumer Research, 26(1), Rosen, S. (1981). The economics of superstars. American Economic Review, 71, Stiglitz, J. (1989). Markets, market failures, and development. American Economic Review, 79(2), Tucker, C., & Zhang, H. (2007). Long Tail or steep tail? A field investigation into how online popularity information affects the distribution of customer choices. Working Papers 39811, Massachusetts Institute of Technology (MIT), Sloan School of Management. Verkasalo, H. (2009). Open mobile platforms: Modeling the Long Tail and application usage. Proceedings from the 4 th International Conference on Internet and Web Applications and Services, Recepción del artículo: 03/05/2010 Envío evaluación a autores: 25/04/2011 Recepción correcciones: 10/06/2011 Envío evaluación a autores: 08/08/2011 Recepción correcciones: 02/09/2011 Aceptación artículo: 02/01/2012 consejo latinoamericano de escuelas de administración, cladea 57